# 바이두, AI 자동 연구 시스템 어니 이볼브 공개

> 바이두는 어니 이볼브를 실제 모델 최적화에 적용해 P800 칩의 특정 작업 처리량을 6.24배로 높였다고 밝혔다. 성과는 외부 검증을 거치지 않았다.

Oossa · 2026-11-10 · https://oossa.com/ko/ai-3893633

바이두가 AI가 연구 방향을 정하고 코드를 고쳐 실험을 반복하는 자동 연구 시스템 ‘어니 이볼브(ERNIE Evolve)’를 공개했다. 회사는 9일 공식 블로그에서 시스템을 소개했다. AI 개발에 쓰이는 학습 알고리즘과 추론 소프트웨어를 자동으로 개선하는 것이 목적이다.

어니 이볼브는 연구 목표를 정하는 ‘디렉터’와 실험을 수행하는 여러 AI 에이전트로 구성된다. 디렉터는 논문과 코드, 이전 실험 결과를 바탕으로 목표를 세운다. 에이전트 안에서 ‘셀렉터’는 다음에 개선할 대상을 고르고, ‘익스큐터’는 코드를 바꿔 시험한다. 평가기와 검토기는 성능 향상이 실제인지, 평가의 허점을 이용한 결과는 아닌지 확인한다.

여러 실험은 동시에 진행할 수 있다. 성공한 결과뿐 아니라 실패한 과정도 ‘경험 저장소’에 쌓아 다음 실험의 참고 자료로 쓴다. 다만 AI가 스스로 연구 목표나 평가 기준을 정하는 것은 아니다. 바이두가 밝힌 현재 시스템은 사람이 정한 목표와 평가 기준 안에서 작동한다.

## 벤치마크와 실제 모델에서 낸 결과

바이두는 공개 벤치마크 3종의 평가 지표 4개 가운데 3개에서 기존 최고 기록을 넘었다고 밝혔다. NanoChat AutoResearch에서는 0.8763을 기록했다. 이 평가는 낮은 점수가 더 좋으며, 이전 최고 기록은 0.8878이었다. NanoGPT Speedrun에서는 목표 성능에 도달하는 시간을 39.9초에서 38.9초로 줄였다.

GPU 커널 최적화 평가 SOL-ExecBench에서는 Recursive와 Tencent의 자동 연구 시스템 Hyra-1.0보다 높은 점수를 냈지만, 전체 최고 기록에는 못 미쳤다. 따라서 세 벤치마크 모두에서 기록을 깬 것은 아니다.

바이두가 내세운 실제 적용 사례는 개발 중인 모델 ERNIE-5.5-Flash다. 회사에 따르면 쿤룬신 P800 칩에서 특정 저지연 작업의 텍스트 생성 처리량이 기존의 6.24배가 됐다. 약 168시간 동안 네 차례 자동 연구를 했고, 모델과 배포 환경은 바꾸지 않았다고 설명했다. 수정 코드는 실제 서비스 적용을 위한 정확성 검증을 통과했다.

## 아직은 사람의 기준 안에서 작동한다

바이두는 GPU 환경에서 결정적 추론 작업의 처리량을 33.7% 높였고, 별도의 최적화에서는 정확도를 유지하면서 텍스트 생성 속도를 14.9% 개선했다고 밝혔다. 회사는 이를 재귀적 자기 개선, 즉 AI가 연구를 통해 AI를 개선하는 방향으로 가는 초기 단계라고 평가했다.

이 수치는 바이두 자체 평가이며 외부 기관의 독립 검증은 없었다. 어니 이볼브 시스템 전체도 공개되지 않았다. 바이두는 최적화 코드와 실험 기록을 GitHub에 올렸고, 앞으로 모델 학습 시스템까지 적용 범위를 넓힐 계획이다. 연구 목표와 권한을 사람이 관리하고 필요하면 시스템을 멈출 수 있는 통제 구조를 유지하겠다고 밝혔다.

## 팩트

- 어니 이볼브는 연구 목표를 정하는 디렉터와 실험을 수행하는 여러 AI 에이전트로 구성된다.
- NanoGPT Speedrun에서 목표 성능 도달 시간을 기존 39.9초에서 38.9초로 줄였다고 바이두는 밝혔다.
- P800 칩의 특정 저지연 작업에서 텍스트 생성 처리량이 기존의 6.24배가 됐다고 바이두는 밝혔다.
- 바이두는 시스템 전체가 아니라 최적화 코드와 실험 기록을 GitHub에 공개했다.

## 왜 중요한가

AI 모델을 개발하는 사람에게는 반복적인 코드 최적화와 실험을 자동화할 가능성을 보여주는 사례다. 다만 6.24배 성과는 특정 P800 작업에 대한 바이두의 자체 평가라서, 다른 칩이나 서비스에서도 같은 개선이 나올지는 확인되지 않았다.

## 출처 및 참고 자료

1. [바이두, AI 연구 자동화하는 '어니 이볼브' 공개…추론 속도 6배 개선](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=217240) – AI Times, 2026-11-10

최종 업데이트: 2026-11-10